本文介绍了Elasticsearch用结构化查询展现Lucene能力，包括查询子句的JSON构造、合并多个子句等。还阐述了查询与过滤的区别、性能差异及使用场景，列举了term、terms、range等常用过滤句和match_all、match等查询语句，并给出示例。
结构化查询
Elasticsearch在一个简单的JSON接口中用结构化查询来展现Lucene绝大多数能力
空查询 - {} - 在功能上等同于使用match_all查询子句，正如其名字一样，匹配所有的文档：
GET /_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
等同于
GET /_search
{
}
查询子句的JSON构造结构
{
QUERY_NAME: {
ARGUMENT: VALUE,
ARGUMENT: VALUE,...
}
}
当条件特定指向一个字段的时候
{
QUERY_NAME: {
FIELD_NAME: {
ARGUMENT: VALUE,
ARGUMENT: VALUE,...
}
}
}
例如
{
"query": {
"match": {
"tweet": "elasticsearch"
}
}
}
合并多个子句
查询子句就像是搭积木一样，可以合并简单的子句为一个复杂的查询语句，比如：
叶子子句(leaf clauses)(比如match子句)用以在将查询字符串与一个字段(或多字段)进行比较
复合子句(compound)用以合并其他的子句。例如，bool子句允许你合并其他的合法子句，must，must_not或者should，如果可能的话：
{
"bool": {
"must": { "match": { "tweet": "elasticsearch" }},
"must_not": { "match": { "name": "mary" }},
"should": { "match": { "tweet": "full text" }}
}
}
复合子句能合并 任意其他查询子句，包括其他的复合子句。 这就意味着复合子句可以相互嵌套，从而实现非常复杂的逻辑。
查询与过滤
查询与过滤语句非常相似，但是它们由于使用目的不同而稍有差异
一条过滤语句会询问每个文档的字段值是否包含着特定值：
created 的日期范围是否在 2013 到 2014 ?
status 字段中是否包含单词 "published" ?
lat_lon 字段中的地理位置与目标点相距是否不超过10km ?
一条查询语句与过滤语句相似，但问法不同：
查询语句会询问每个文档的字段值与特定值的匹配程度如何？
查询语句的典型用法是为了找到文档：
查找与 full text search 这个词语最佳匹配的文档
查找包含单词 run ，但是也包含runs, running, jog 或 sprint的文档
同时包含着 quick, brown 和 fox --- 单词间离得越近，该文档的相关性越高
标识着 lucene, search 或 java --- 标识词越多，该文档的相关性越高
一条查询语句会计算每个文档与查询语句的相关性，会给出一个相关性评分 _score，并且 按照相关性对匹配到的文档进行排序。 这种评分方式非常适用于一个没有完全配置结果的全文本搜索。
性能差异
使用过滤语句得到的结果集 -- 一个简单的文档列表，快速匹配运算并存入内存是十分方便的， 每个文档仅需要1个字节。这些缓存的过滤结果集与后续请求的结合使用是非常高效的。
查询语句不仅要查找相匹配的文档，还需要计算每个文档的相关性，所以一般来说查询语句要比 过滤语句更耗时，并且查询结果也不可缓存。
幸亏有了倒排索引，一个只匹配少量文档的简单查询语句在百万级文档中的查询效率会与一条经过缓存 的过滤语句旗鼓相当，甚至略占上风。 但是一般情况下，一条经过缓存的过滤查询要远胜一条查询语句的执行效率。
过滤语句的目的就是缩小匹配的文档结果集，所以需要仔细检查过滤条件。
什么情况下使用
原则上来说，使用查询语句做全文本搜索或其他需要进行相关性评分的时候，剩下的全部用过滤语句
最重要的查询过滤语句
先简单的列出常用的过滤句，后期再专门写博客对所有的查询语句文档做一个归纳
term 过滤
term主要用于精确匹配哪些值，比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed的字符串(未经分析的文本数据类型)：
{ "term": { "age": 26 }}
{ "term": { "date": "2014-09-01" }}
{ "term": { "public": true }}
{ "term": { "tag": "full_text" }}
terms 过滤
terms 跟 term 有点类似，但 terms 允许指定多个匹配条件。 如果某个字段指定了多个值，那么文档需要一起去做匹配：
{
"terms": {
"tag": [ "search", "full_text", "nosql" ]
}
}
range 过滤
range过滤允许我们按照指定范围查找一批数据：
{
"range": {
"age": {
"gte": 20,
"lt": 30
}
}
}
范围操作符包含：
gt :: 大于
gte:: 大于等于
lt :: 小于
lte:: 小于等于
exists 和 missing 过滤
exists 和 missing 过滤可以用于查找文档中是否包含指定字段或没有某个字段，类似于SQL语句中的IS_NULL条件
{
"exists": {
"field": "title"
}
}
这两个过滤只是针对已经查出一批数据来，但是想区分出某个字段是否存在的时候使用。
bool 过滤
bool 过滤可以用来合并多个过滤条件查询结果的布尔逻辑，它包含一下操作符：
must :: 多个查询条件的完全匹配,相当于 and。
must_not :: 多个查询条件的相反匹配，相当于 not。
should :: 至少有一个查询条件匹配, 相当于 or。
这些参数可以分别继承一个过滤条件或者一个过滤条件的数组：
{
"bool": {
"must": { "term": { "folder": "inbox" }},
"must_not": { "term": { "tag": "spam" }},
"should": [
{ "term": { "starred": true }},
{ "term": { "unread": true }}
]
}
}
match_all 查询
使用match_all 可以查询到所有文档，是没有查询条件下的默认语句。
{
"match_all": {}
}
此查询常用于合并过滤条件。 比如说你需要检索所有的邮箱,所有的文档相关性都是相同的，所以得到的_score为1
match 查询
match查询是一个标准查询，不管你需要全文本查询还是精确查询基本上都要用到它。
如果你使用 match 查询一个全文本字段，它会在真正查询之前用分析器先分析match一下查询字符：
{
"match": {
"tweet": "About Search"
}
}
如果用match下指定了一个确切值，在遇到数字，日期，布尔值或者not_analyzed 的字符串时，它将为你搜索你给定的值：
{ "match": { "age": 26 }}
{ "match": { "date": "2014-09-01" }}
{ "match": { "public": true }}
{ "match": { "tag": "full_text" }}
提示： 做精确匹配搜索时，你最好用过滤语句，因为过滤语句可以缓存数据。
不像我们在《简单搜索》中介绍的字符查询，match查询不可以用类似"+usid:2 +tweet:search"这样的语句。 它只能就指定某个确切字段某个确切的值进行搜索，而你要做的就是为它指定正确的字段名以避免语法错误。
multi_match 查询
multi_match查询允许你做match查询的基础上同时搜索多个字段：
{
"multi_match": {
"query": "full text search",
"fields": [ "title", "body" ]
}
}
bool 查询
bool 查询与 bool 过滤相似，用于合并多个查询子句。不同的是，bool 过滤可以直接给出是否匹配成功， 而bool 查询要计算每一个查询子句的 _score (相关性分值)。
must:: 查询指定文档一定要被包含。
must_not:: 查询指定文档一定不要被包含。
should:: 查询指定文档，有则可以为文档相关性加分。
以下查询将会找到 title 字段中包含 "how to make millions"，并且 "tag" 字段没有被标为 spam。 如果有标识为 "starred" 或者发布日期为2014年之前，那么这些匹配的文档将比同类网站等级高：
{
"bool": {
"must": { "match": { "title": "how to make millions" }},
"must_not": { "match": { "tag": "spam" }},
"should": [
{ "match": { "tag": "starred" }},
{ "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}}
]
}
}
提示： 如果bool 查询下没有must子句，那至少应该有一个should子句。但是 如果有must子句，那么没有should子句也可以进行查询。
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